视频监控发展潮流:安防大数据技术应用

文章转载自：中国安防网

大数据与云计算在安防领域的应用，从2013年就开始持续加温，而经历了一年的铺垫与技术发展，在未来一年随着高清网络监控的大范围普及，随之带来的大数据与海量存储都需要云计算的协助。随着网路频宽的提高和网路费用的产品定价下降，基于云计算的视频监控解决方案已制定更多的供应商的关注。重庆监控公司 //www.aurelievic.com

大数据成安防监控发展潮流

最早提出“大数据时代”已经到来的机构是全球知名咨询公司麦肯锡。麦肯锡在《大数据时代到来》报告中指出，大数据现在已经进入全球经济的各个部门，就像其他的生产必备要素一样，许多现代经济活动离开了它根本不能发生，大数据将带来一波生产率增长和消费者盈余浪潮。而至今，它也将开启中国监控资本市场的新一轮的寻宝游戏。

在视频监控领域，伴随着高清监控时代的大潮，产生了越来越多的海量视频数据。但是，大量的视频数据仍然是独立的、零散的。视频录像数据散布在各个行业、单位独立的系统中，没有发挥达到联网、共享，业界也没有形成对数据挖掘、利用的通用方法，核心技术仍然在研究中，尚没有实现重大突破。

目前大量的视频监控数据运用于安防领域，但主要以人工搜索为主，政府之间跨警种、跨部门、跨区域的联网共享应用仍然较少，更不用说为老百姓、为社会所用的应用还没有启动。如能开放这些视频资源，为老百姓服务，而不仅仅用于治安、刑事案件，能通过信息公开、数据共享、数据挖掘推动新型的数据服务业的大发展，将是社会的福音。

大数据是未来发展趋势，中国很多公司现在都在做大数据业务，但真正将大数据的挖掘和应用落到实处，转变为商业模式的企业还是很少，目前很多大数据概念都是噱头。

而安防企业需要做的，便是积极加强内功，提高研发能力，加强技术储备，应对更大数据量带来的冲击。后期安防厂家会进行分化，部分传统安防厂家更加专注于某固定安防领域继续深耕，专注于产品和技术，一部分安防厂家会向大安防集成平台转变，专注于业务整合和数据分析处理。

大数据与存储技术

这里所说的大数据存储，可以认为是存储厂商基于现有大数据应用的特点进行优化的解决方案。利用大数据分析可以为客户提供定制化的服务，实现精准营销。大数据正在改变企业业务模式，也让人们的生活变得更加便利和丰富多彩。大数据存储是一类单独的产品吗?把大数据软件与存储进行整合，就称为大数据存储，未免有些牵强。如果非要说出大数据存储的特征，那么我认为它至少应该能让大数据的"4V"发挥出应有的效果，满足大数据对性能和扩展性的要求。

与其说大数据存储是一类产品，不如说它是下一代的存储架构。这种架构可以将传统的DAS、SAN和NAS有效地整合起来，以满足上层计算平台的要求。大数据存储本身的性能与传统企业级存储并没有显着差异，它主要依赖于上层计算平台的分布式并行处理能力，但其扩展性一定要强。重庆监控公司 //www.aurelievic.com

在中国市场上，大数据应用还没有真正落地，许多用户谈的还是BI。而从国外的实践看，BI只是大数据的一部分，属于大数据的起步阶段，真正的大数据应用是近实时或实时的数据分析。计算、存储、网络等都与大数据的价值有关。大数据存储并不是一类单独的产品，它也可以通过类似公有云或私有云的方式提供给用户。应用和数据量的增加，对数据的存取提出了更高要求。因此，并行存储能力的增强对大数据存储来说非常重要。

大数据存储有很多实现方式，不过它应具备以下特性：海量数据存储能力、全局命名空间、支持标准接口、读写性能优异、易于管理维护、基于开放架构、多级数据冗余、多级存储备份等。存储产品并不像网络产品那样有严格的界线，因此很难将大数据存储单独划分出来。其实，大数据存储并不是只有分布式存储这一种方式，传统的存储也可以成为大数据存储解决方案的一部分。

目前，业内并没有关于大数据存储产品的通用定义，但是综合考虑厂商的产品以及用户的需求，可以简单概括出大数据存储的特征：首先，大数据存储必须能够支持全类型数据，包括结构化、半结构化和非结构化数据，实现统一数据支持;其次，在保证可靠性的基础之上，大数据存储必须具备线性扩展能力，同时还要具有很强的批处理和实时处理能力;最后，在系统达到一定规模后，大数据存储平台的易用性和可管理性也是不可或缺的。

在大数据处理过程中，用户发现性能的瓶颈并不在计算层面，而在于海量数据的上传和下载。因此，极高的数据加载速率是大数据存储必须具备的特性。大数据解决方案通常包含数据存储、计算及分析，存储是大数据基础架构中的一部分。

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